O sistema de diagnóstico assistido por computador, que identifica características radiológicas da Covid-19 em imagens de raio-X torácico, pode vir a ser testado no Centro Hospitalar de Vila Nova de Gaia/Espinho.
Um grupo de investigadores do Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência (INESC TEC), em colaboração com médicos radiologistas do Centro Hospitalar de Vila Nova de Gaia/Espinho (CHVNGE) e da Administração Regional de Saúde do Norte (ARS Norte), desenvolveu um sistema de diagnóstico assistido por computador, que identifica características radiológicas da Covid-19 em imagens de raio-X torácico.
Segundo explica o instituto portuense, esta ferramenta pode ajudar a definir o diagnóstico e a estratégia de tratamento do doente, funcionando como uma segunda opinião para os radiologistas ou outros clínicos não especialistas na análise destas imagens.
A Covid-19 pode causar tosse, febre e fadiga, podendo, em alguns casos, evoluir para uma infeção severa das vias respiratórias. Segundo indica o portal de notícias da U.Porto, “a radiografia convencional (raio-X) do tórax ajuda a aferir o grau de desenvolvimento da infeção das vias respiratórias e, consequentemente, a determinar a estratégia de acompanhamento e tratamento do paciente”.
“As manifestações do coronavírus podem ser detetadas com precisão quando presentes, o que motiva o uso deste tipo de ferramentas para avaliar a evolução da doença em pacientes com sintomas de COVID-19 moderados a graves”, explica Aurélio Campilho, investigador do INESC TEC e professor jubilado da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP).
Através do algoritmo desenvolvido – que tem como base métodos de aprendizagem profunda (“deep learning”)-, “o sistema aprende automaticamente as características da imagem mais relevantes para o diagnóstico”. Para isso, é analisada uma grande quantidade de imagens das diferentes manifestações da Covid-19, mas também de pacientes saudáveis ou com outras patologias. “Se os dados forem suficientes, o sistema consegue aprender as características representativas da patologia, permitindo, assim, o diagnóstico automático”, salienta a U.Porto.
Pedro Sousa, médico radiologista do CHVNGE, considera que “este projeto tem o potencial de criar uma ferramenta de diagnóstico útil e poderosa na prática clínica”.
“Neste momento estamos a avaliar a possibilidade de essa ferramenta ser testada no CHVNGE, onde poderá contribuir como uma segunda opinião de fácil interpretação em relação à presença de manifestações de Covid-19 em imagens de raio-X do tórax e, assim, ajudar no combate à pandemia”, adianta o médico.
O projeto teve a duração de cinco meses e foi financiado pela linha RESEARCH4COVID-19, da Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT) , em 29 mil euros.
